分类之三： Water

最新推荐文章于 2025-07-22 19:39:23 发布
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分类之三：
42 Trapping Rain Water
407 Trapping Rain Water II
11 Container With Most Water
84 Largest Rectangle in Histogram

Matlab：合并分类数组
希望我的博客，能帮上你解决学习中工作中所遇到的问题
11-23 1728
Matlab：合并分类数组
GEE：随机森林分类教程（样本制作、特征添加、训练、精度、参数优化、贡献度、统计面积）
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养乐多的博客
04-04 1万+
本文将介绍在Google Earth Engine （GEE）平台上进行随机森林分类的方法和代码，其中包括制作样本点教程（本地、在线和本地在线混合制作样本点，合并样本点等），加入特征变量，运行随机森林分类器教程，计算随机森林分类结果的精度，优化随机森林分类算法的参数，打印各个变量特征的贡献度等步骤的方法和代码。本教程可以应用于多种分类场景，包括土地利用分类、种植区提取（大蒜、小麦、玉米等）、局部气候区分类、植被分类等多种场景。
HarmonyOS应用开发：WaterFlow（容器组件）
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06-19 2400
瀑布流容器，由“行”和“列”分割的单元格所组成，通过容器自身的排列规则，将不同大小的“项目”自上而下，如瀑布般紧密布局。
鸿蒙HarmonyOS开发中的知识：Waterflow组件
DMZDAMS的博客
06-21 1518
当我们浏览购物应用时，比如某宝，某书，会发现浏览的布局都是错落有致的
Transformers之Pipeline实战：零样本音频分类实战与深度解析
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05-14 1049
零样本音频分类（Zero-Shot Audio Classification）通过引入语义空间映射，解决了传统音频分类中的数据困境、模型僵化和泛化局限问题。CLAP模型作为当前最先进的技术，采用双编码器架构和对比学习策略，实现了知识迁移和动态扩展。实战中，通过环境搭建、数据准备、基础分类和提示工程优化，可以提升分类效果。工业级应用场景包括智能家居控制、工业设备预测性维护和医疗听诊辅助系统。性能优化方面，模型量化、批处理和缓存策略可提高效率。未来，多模态融合、增量学习和生成式增强等技术将进一步推动零样本音频分
CNN实现分类全流程实战：从数据获取到模型部署
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07-22 1259
本文详细介绍了基于AlexNet架构的CNN模型在14类花卉图像分类任务中的实现过程。首先从Kaggle获取数据集，通过随机翻转、旋转等数据增强方法扩充样本。模型采用AdamW优化器和交叉熵损失函数，在20轮训练后达到85.71%准确率。通过添加注意力机制并将训练轮次扩展至40轮，最终测试集准确率提升至88.78%。实验表明当epoch>40时出现过拟合现象。模型应用测试显示，对网络随机下载的康乃馨、向日葵等花卉图片能正确分类。整个过程涵盖了数据预处理、网络构建、训练优化、性能评估等完整流程，为图像分
【GROMACS Tutorial 1】: Lysozyme in Water 中文实战教程
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09-21 9941
因为我觉得GROMACS官方英文教程和李继存老师的GROMACS的中文教程对于新手非常不友好，并且有很多细节的地方并没有详细说明，导致有很多困难的地方。这里记录一下自己成功的实验案例。
GEE：面对对象（斑块/超像素）尺度的随机森林分类教程
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06-19 6921
本文将介绍在Google Earth Engine（GEE）平台上进行面向对象随机森林分类的方法和代码。面向对象随机森林分类是一种强大的分类方法，通过将遥感影像数据聚合成具有语义的对象，结合随机森林算法进行分类，可以得到准确且可解释的土地利用/覆盖分类结果。
无需人工标注！GEE自动生成湿地样本并提取10米分类数据 完整代码分享
TwcatL
04-30 1438
Irtysh河流域横跨蒙古、中国、哈萨克斯坦和俄罗斯，面积约165万平方千米。结合非监督分类和样本转移技术，利用OORF算法进行湿地提取。使用K-means算法进行初始非监督分类，生成训练样本。通过光谱相似性度量进行样本转移，增强训练数据的鲁棒性。以2020年的GWL_FCS30产品为参考数据集，通过计算目标年与参考数据集之间的光谱相似性，选择光谱特性相似的样本进行训练样本的生成。使用逐步值的直方图阈值方法确定最佳阈值。选择纯度得分最高的样本作为训练样本。通过非监督分类和样本转移方法获取的训练样本精度达98
【Erdas实验教程】009：非监督分类及分类后评价
「 刘一哥与GIS的故事」
02-21 603
摘要：ERDAS的ISODATA算法是一种基于最小光谱距离的非监督分类方法，通过迭代更新聚类均值直至达到最大循环次数或收敛阈值。其优点在于人工干预少、分类成功率高，常用于监督分类前的模板生成，但存在耗时较长、忽略同谱异物现象的缺点。操作步骤包括参数设置（初始类别数、循环次数等）、分类执行及结果可视化，可通过动态链接窗口比对分类与原图像。分类后需通过属性表调整字段显示顺序，并为各类别赋予相应名称和颜色以完成评价。
环境科学基于时间序列的水质与沉积物样本分类：月度监测数据整理与分析系统设计
08-21
内容概要：本文档名为stamp_group.txt，主要记录了两类样本（Water和Sediment）在一年十二个月中每个月三个不同采集点或批次的数据标识。其中，以"W."开头的标识代表Water样本，以"S."开头的标识代表Sediment样本，...
Lattice-Boltzmann-Methods-for-Shallow-Water-Flows.pdf
02-25
浅水方程忽略了水流垂直方向上的加速度，假设在垂直方向上压力均匀，从而简化了三维流动问题到二维问题。 3. 浅水流动模拟：LBM是解决浅水流动问题的一种数值技术，它结合了LBM的计算优势和浅水方程的物理描述。...
【医学图像处理】基于openslide的SVS切片多尺度分析：病理AI研究中的高分辨率图像处理与批量裁剪技术应用
01-03
内容概要：本文是一份关于使用openslide处理显微镜病理SVS切片的全流程技术教程，涵盖从环境搭建、基础读取与可视化，到进阶裁剪、批量处理以及科研级应用拓展。文章详细介绍了SVS切片的特点和openslide库的功能，提供了Python代码示例，实现切片多层级图像提取、感兴趣区域裁剪、大批量SVS文件自动化处理，并进一步引导读者结合深度学习模型进行病变分割、细胞计数、多尺度分析及交互式可视化报告开发。同时附带常见问题避坑指南，帮助用户应对内存不足、坐标错乱和格式兼容等问题。; 适合人群：计算机或生物医学工程相关专业，正在进行病理图像分析方向毕业设计的学生，具备一定Python编程和图像处理基础的研发人员。; 使用场景及目标：① 掌握openslide对超大SVS切片的高效读取与多层级可视化方法；② 实现病理图像的精准裁剪与批量预处理，为AI模型训练准备数据；③ 构建从全切片到局部细节的多尺度分析流程，提升毕设的技术深度与科研价值。; 阅读建议：建议边实践边学习，配合提供的代码链接动手操作，优先在小样本上验证流程，并结合ImageScope软件进行坐标定位与结果验证，注意处理大文件时的内存优化策略。
update9-20260103.5.211.slice.img.7z.003
01-03
小雉系统分卷源码
QT学习 实例 QLineEdit QLCDNumber
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下载方式：https://pan.quark.cn/s/f4ef8119fda2 通过QT学习实例，可以展示QLineEdit的多样化应用方式，并运用QLCDNumber来以类似液晶显示屏的数字形式呈现数值
半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）
01-03
半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）（Matlab代码实现）内容概要：本文档主要介绍了一种半监督和无监督极限学习机（SS-US-ELM）的Matlab代码实现方法，属于机器学习与深度学习领域的前沿探索内容。文中强调该技术在时序预测、分类识别、回归分析等方面的应用，并指出其适用于缺乏充足标签数据的实际科研场景。资源还涵盖了极限学习机（ELM）系列算法与其他智能优化算法、神经网络模型的结合应用，展示了其在电力系统、负荷预测、电池健康状态评估等多个工程领域的实践价值。此外，文档附带了多个Matlab仿真实例及相关网盘资源链接，便于读者复现和扩展研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础，从事科研工作或研究生阶段的学习者，尤其适合研究机器学习、电力系统优化、智能算法应用等相关方向的人员。; 使用场景及目标：①用于解决标签数据稀缺情况下的分类与预测问题；②结合智能优化算法提升极限学习机性能；③应用于电力负荷预测、新能源系统调度、电池状态估计等实际工程问题的研究与模型构建。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码实例进行实践操作，优先掌握ELM基本原理后再深入SS-US-ELM的实现逻辑，同时利用网盘资源完成代码复现与参数调优，以达到理论与实践相结合的学习效果。
电机控制基于Simulink的永磁同步电机模型预测控制仿真：FCS-MPCC算法实现与动态性能分析
最新发布
01-03
内容概要：本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机（SPMSM）有限控制集模型预测电流控制（FCS-MPCC）仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块，实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制，具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析，涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形，验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性，并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群：自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生，以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员；具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳； 使用场景及目标：①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目；②作为电机先进控制算法（如MPC、MPTC）的仿真验证平台；③支撑科研中对控制性能优化（如动态响应、抗干扰能力）的研究需求； 阅读建议：建议读者结合Simulink环境动手搭建模型，深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑，重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制，并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验，以增强实践与创新能力。
2021年湖北省黄石市中考数学试卷及解析
01-03
根据原作 https://pan.quark.cn/s/23d6270309e5 的源码改编 湖北省黄石市2021年中考数学试卷所包含的知识点广泛涉及了中学数学的基础领域，涵盖了实数、科学记数法、分式方程、几何体的三视图、立体几何、概率统计以及代数方程等多个方面。 接下来将对每道试题所关联的知识点进行深入剖析：1. 实数与倒数的定义：该题目旨在检验学生对倒数概念的掌握程度，即一个数a的倒数表达为1/a，因此-7的倒数可表示为-1/7。 2. 科学记数法的运用：科学记数法是一种表示极大或极小数字的方法，其形式为a×10^n，其中1≤|a|<10，n为整数。 此题要求学生运用科学记数法表示一个天文单位的距离，将1.4960亿千米转换为1.4960×10^8千米。 3. 分式方程的求解方法：考察学生解决包含分母的方程的能力，题目要求找出满足方程3/(2x-1)=1的x值，需通过消除分母的方式转化为整式方程进行解答。 4. 三视图的辨认：该题目测试学生对于几何体三视图（主视图、左视图、俯视图）的认识，需要识别出具有两个相同视图而另一个不同的几何体。 5. 立体几何与表面积的计算：题目要求学生计算由直角三角形旋转形成的圆锥的表面积，要求学生对圆锥的底面积和侧面积公式有所了解并加以运用。 6. 统计学的基础概念：题目涉及众数、平均数、极差和中位数的定义，要求学生根据提供的数据信息选择恰当的统计量。 7. 方程的整数解求解：考察学生在实际问题中进行数学建模的能力，通过建立方程来计算在特定条件下帐篷的搭建方案数量。 8. 三角学的实际应用：题目通过在直角三角形中运用三角函数来求解特定线段的长度。 利用正弦定理求解AD的长度是解答该问题的关键。 9. 几何变换的应用：题目要求学生运用三角板的旋转来求解特定点的...
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究
01-03
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究内容概要：本文围绕“Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究”展开，提出了一种结合改进粒子群优化算法（IPSO）与长短期记忆网络（LSTM）的混合预测模型。通过IPSO算法优化LSTM网络的关键参数（如学习率、隐层节点数等），有效提升了模型在短期电力负荷预测中的精度与收敛速度。文中详细阐述了IPSO算法的改进策略（如引入自适应惯性权重、变异机制等），增强了全局搜索能力与避免早熟收敛，并利用实际电力负荷数据进行实验验证，结果表明该IPSO-LSTM模型相较于传统LSTM、PSO-LSTM等方法在预测准确性（如MAE、RMSE指标）方面表现更优。研究为电力系统调度、能源管理提供了高精度的负荷预测技术支持。; 适合人群：具备一定Python编程基础、熟悉基本机器学习算法的高校研究生、科研人员及电力系统相关领域的技术人员，尤其适合从事负荷预测、智能优化算法应用研究的专业人士。; 使用场景及目标：①应用于短期电力负荷预测，提升电网调度的精确性与稳定性；②为优化算法（如粒子群算法）与深度学习模型（如LSTM）的融合应用提供实践案例；③可用于学术研究、毕业论文复现或电力企业智能化改造的技术参考。; 阅读建议：建议读者结合文中提到的IPSO与LSTM原理进行理论学习，重点关注参数优化机制的设计思路，并动手复现实验部分，通过对比不同模型的预测结果加深理解。同时可拓展尝试将该方法应用于其他时序预测场景。
Water Reminder：跨平台饮水提醒工具
这体现了macOS对第三方软件的安全限制机制，也说明该应用为开源或独立开发者作品，依赖于用户信任而非商业发行渠道。此外，为了实现开机自启动，用户需要将该应用添加到登录项中，具体路径为“用户”设置下的“登录...
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